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    Container Service for Kubernetes:ACKクラスターへのComfyUIアプリケーションのデプロイ

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    Container Service for Kubernetes:ACKクラスターへのComfyUIアプリケーションのデプロイ

    最終更新日:Oct 11, 2025

    このトピックでは、GPU ノードを搭載した Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes (ACK) マネージド Pro クラスターに ComfyUI アプリケーションをデプロイする方法を説明します。ACK にデプロイすることで、ローカル実行時に発生しがちなパフォーマンスのボトルネックや、複雑な環境構築といった課題を解決できます。

    前提条件

    • Kubernetes バージョン 1.22 以降を実行している ACK マネージド Pro クラスター が必要です。また、クラスターには GPU メモリが 16 GB 以上の GPU ノードが含まれている必要があります。

    • NVIDIA ドライバーのバージョンは 535 以降である必要があります。本トピックの例では、GPU ノードプールに ack.aliyun.com/nvidia-driver-version ラベルを追加し、値を 550.144.03 に設定します。

    ステップ 1: モデルデータを準備する

    この例では、テキストプロンプトから 1 ステップで画像を生成する sdxl-turbo モデルを使用します。以下の手順では、モデルをダウンロードして Object Storage Service (OSS) にアップロードし、永続ストレージとして ACK クラスターに PersistentVolume (PV) と PersistentVolumeClaim (PVC) を作成します。

    1. モデルファイルをダウンロードします。

      1. Git と Git Large File Storage (LFS) 拡張機能をインストールします。

        macOS

        1. Git をインストールします。

          公式にメンテナンスされている macOS Git インストーラーは、Git の公式サイトから入手できます。
          brew install git

        2. 大きなファイルをプルするために Git LFS 拡張機能をインストールします。

          brew install git-lfs

        Windows

        1. Git をインストールします。

          Git の公式サイトから適切なバージョンをダウンロードしてインストールします。

        2. 大きなファイルをプルするために Git LFS 拡張機能をインストールします。Git LFS は Git for Windows に統合されています。最新バージョンをダウンロードして使用してください。

        Linux

        1. Git をインストールします。

          次のコマンドは、Red Hat ベースの Linux ディストリビューション用です。他のシステムについては、Git の公式サイト をご参照ください。

          yum install git

        2. 大きなファイルをプルするために Git LFS 拡張機能をインストールします。

          yum install git-lfs

      2. sdxl-turbo モデルをダウンロードします。

        GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/sdxl-turbo.git
cd sdxl-turbo
git lfs pull

    2. ダウンロードした sdxl-turbo フォルダを OSS にアップロードします。

      1. ossutil をインストール します。

        ossutil は、OSS リソースを管理するためのコマンドラインツールです。

      2. OSS バケットを作成します。

        バケットがない場合は、次のコマンドを実行して作成します。<Your-Bucket-Name> をバケットのグローバルに一意な名前に置き換えてください。

        ossutil mb oss://<Your-Bucket-Name>

      3. バケット内にディレクトリを作成します。
        モデルファイルを保存するため、バケット内に sdxl-turbo という名前のディレクトリを作成します。

        ossutil mkdir oss://<Your-Bucket-Name>/sdxl-turbo

      4. モデルファイルをアップロードします。
        モデルをダウンロードしたディレクトリから次のコマンドを実行して、すべてのファイルを先ほど作成した OSS ディレクトリに再帰的にコピーします。

        ossutil cp -r ./sdxl-turbo oss://<Your-Bucket-Name>/sdxl-turbo

    3. モデルデータ用の PV を作成します。

      1. ACK コンソールにログインし、クラスターの詳細ページに移動します。

      2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[ボリューム] > [永続ボリューム] を選択します。

      3. [永続ボリューム] ページで、[作成] をクリックし、次のパラメーターを設定します。

        • ストレージタイプ: [OSS] を選択します

        • ボリューム名: sdxl-turbo-model と入力します

        • 容量: 20Gi と入力します

        • アクセスモード: [ReadWriteMany] を選択します

        • アクセス証明書: [Secret の作成] を選択します

        • オプションパラメーター: -o umask=022 -o max_stat_cache_size=0 -o allow_other と入力します

        • バケット ID: モデルをアップロードしたバケットを選択します。

        • OSS パス: /sdxl-turbo と入力します

        • エンドポイント: [インターネットエンドポイント] を選択します

      4. [作成] をクリックします。

    4. PV にバインドする PVC を作成します。

      1. ACK コンソールの左側のナビゲーションウィンドウで、[ボリューム] > [永続ボリューム要求] を選択します。

      2. [永続ボリューム要求] ページで、[作成] をクリックし、次のパラメーターを設定します:

        • ボリュームタイプ: [OSS] を選択します

        • 名前: sdxl-turbo-model と入力します

        • 割り当てモード: 既存のボリューム を選択します

        • 既存ボリューム: 先ほど作成した sdxl-turbo-model PV を選択します。

        • 容量: 20 Gi

      3. [作成] をクリックします。sdxl-turbo-model PVC がリストにバインド済みステータスで表示されます。

    ステップ 2: ComfyUI アプリケーションを設定する

    1. ACK コンソールにログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[クラスター] をクリックします。

    2. [クラスター] ページで、対象クラスターの名前をクリックします。左側のナビゲーションウィンドウで、[アプリケーション] > [Helm] を選択します。

    3. [Helm] ページで、[デプロイ] をクリックします。comfyui コンポーネントを見つけ、必要に応じてパラメーターを設定し、[次へ] をクリックします。image

    4. [パラメーター] ステップで、persistence セクションまでスクロールし、モデルファイル用に作成した PVC を使用するように変更します。他のすべての設定はデフォルトのままにします。

      persistence:
  - mountPath: "/app/ComfyUI/models/checkpoints"       # モデルのマウントパス
    annotations:
      helm.sh/resource-policy: keep
    persistentVolumeClaim:      
      existingClaim: "sdxl-turbo-model"    # 先ほど作成した PVC を使用
      accessModes: ReadWriteMany
      storageClass: oss                    # ストレージタイプを OSS として指定
      size: 20Gi
      subPath: ""

      • モデルソースを変更: mountPath: "/app/ComfyUI/models/checkpoints"

      • 作成した PVC に変更: existingClaim: "sdxl-turbo-model"

      • ストレージクラスを変更: storageClass: oss

    ステップ 3: サービスへのアクセスとテスト

    1. kubectl を使用して、ComfyUI サービスをローカルポート 8080 に転送します。

      ローカルマシンでポート 8080 が使用されていないことを確認してください。ポートフォワーディング接続を維持するために、ターミナルウィンドウを開いたままにしておきます。
      kubectl port-forward svc/ack-comfyui 8080:8188

      期待される出力:

      Forwarding from 127.0.0.1:8080 -> 8188
Forwarding from [::1]:8080 -> 8188

      Web ブラウザーを開き、http://localhost:8080 にアクセスします。

    2. sdxl-turbo のサンプルワークフローをダウンロードします。ComfyUI ページで、Load をクリックし、ダウンロードしたワークフローファイルを選択します。

    3. CLIP Text Encode (Prompt) テキストボックスに、希望するプロンプトを入力します。例：

      beautiful landscape scenery glass bottle with a galaxy inside cute fennec fox snow HDR sunset

    4. ComfyUI ページで、設定の Extra Options と Auto Queue を有効にします。次に、Queue Prompt をクリックして画像を生成します。

      image